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提出了一种基于LBP算子和鲁棒稀疏表示的人脸识别方法。首先,提取训练样本和测试样本的LBP特征。其次,在原有稀疏表示分类器(SRC)的基础上添加一个权值矩阵W来解决l1正则化最小二乘问题。最后,利用鲁棒稀疏表示分类器(RSRC)分类测试人脸图像所属类别。在AT&T人脸库上进行实验的结果表明,此方法是优于其他经典算法的。